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深度學術研究代理團隊

適用於任何主題的嚴謹學術研究:從模糊想法到完成 APA 7.0 報告的 13 代理流程。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
49/ 100 五分制 2.5 / 5
1 2 3 4 5 6
1信任安全13 / 25 · 2.6/5

技能包含用户确认点(Phase 1后、伦理检查)、数据流透明(检索内容作为数据处理而非指令)、敏感信息处理有伦理审查、外部效果主要是检索和API调用,有降级处理(Semantic Scholar不可用时跳过)。但权限未明确(未说明最小权限),引用了hook机制但未提供实际配置证据,外部API调用未明确确认机制,因此扣除部分分数。

2可靠稳定6 / 20 · 1.5/5

指令自洽,流程详细,失败路径有描述。但没有测试套件、无CI配置证据,依赖外部服务(Semantic Scholar、数据库、图书馆)且无容错证据,静态审查无法验证可复现性。因此只能给6分。

3适用触发12 / 15 · 4.0/5

技能有清晰的受众、应用场景和模式选择流程,支持中英韩文,触发条件具体明确,边界(不触发场景)有说明。但未提供环境适配证据,中国网络可达性未明确,技能依赖的数据库和工具(谷歌学术、PubMed等)在中国大陆可能不可用,因此扣除部分分数。

4规范维护10 / 15 · 3.3/5

有版本号、更新日期、状态、相关技能链接,引用了大量参考文件,但未提供安装指南、依赖清单、参数说明、示例(除简单示例外)、变更日志、已知限制、维护责任(发布者未验证)。因此得分10。

5有效结果5 / 15 · 1.7/5

核心任务(深度研究)有详细流程,预期输出有格式说明(APA 7.0),但无实际输出示例或验证证据,静态审查无法确认输出可直接使用。因此得分5。

6证据核验3 / 10 · 1.5/5

关键声明(如13个代理、8种模式、PRISMA合规)无第三方执行证据,仅有文档描述;未提供测试、CI或可复现的实验支持。因此得分3。

证据充分度: 评估于 2026年8月7日 审查版本 3021248c4609
上游仓库在本次评估后已有新提交;当前评分仍对应所示审查版本,可能尚未覆盖最新改动。
使用前请注意
  • 技能严重依赖海外学术数据库和工具(如Google Scholar、PubMed、Semantic Scholar),在中国大陆可能无法访问或访问受限,影响核心功能。
  • 未提供权限配置或最小权限说明,运行时可能请求超出必要的权限(如hook、API调用)。
  • 参考文献完整性检查中提到Retraction Watch,但未提供具体集成或验证步骤。
  • 发布者未经验证,技能来源和长期维护责任不明,需谨慎信任。
评估证据 [1][2][3][4][5][6]
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

這是一個領域通用的深度研究技能,透過 13 個代理組成的團隊,在六個階段中引導使用者從模糊的研究構想,逐步完成完整的 APA 7.0 研究報告。技能提供八種操作模式,包含完整研究、快速簡報、文獻回顧、系統性回顧(PRISMA)、事實查核、三向文獻掃描、蘇格拉底式引導研究對話,以及可選的統合分析。特色包括方法論設計、系統性文獻搜尋、來源驗證、跨來源綜合、偏差風險評估、編輯審查、魔鬼代言人挑戰、倫理審查與研究後文獻監測。此技能需搭配 Claude Code 使用,並依賴使用者確認與人工介入。

此技能運作一個六階段流程。階段一(範圍界定)將模糊主題轉化為 FINER 評分的研究問題與方法論藍圖。階段二(調查)進行系統性文獻搜尋,並透過證據層級分級、掠奪性期刊偵測與利益衝突標記來驗證來源。階段三(分析)整合跨來源的證據、辨識矛盾並進行差距分析。階段四(撰寫)產出完整的 APA 7.0 報告草稿。階段五(審查)平行執行主編審查、倫理審查與魔鬼代言人檢查點。階段六(修訂)根據回饋最多進行兩輪修訂。技能包含八種模式,並觸發關鍵詞支援中文、英文與韓文。

  1. 當研究者需要指導以釐清模糊的研究方向時,可使用蘇格拉底模式進行引導式對話。
  2. 當學者有明確的研究問題並需要可引用的文獻回顧時,使用文獻回顧模式。
  3. 當研究者需要評估單篇論文的品質以決定是否引用時,使用評審模式。
  4. 當使用者需要快速摘要某主題時,使用快速模式。
  5. 當使用者需要驗證特定主張的事實準確性時,使用事實查核模式。
  6. 當研究者需要進行 PRISMA 符合的系統性回顧,並包含統合分析時,使用系統性回顧模式。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 涵蓋完整研究生命週期,從問題形成到最終報告
  • 多種模式適應不同需求,包含引導式與快速選項
  • 內建品質檢查,如證據層級與魔鬼代言人反駁
  • 支援多語言觸發,包含中文、英文與韓文
  • 可選的系統性回顧與統合分析功能
局限
  • 依賴 Claude Code,且部分功能需人工確認
  • 未附測試套件,可靠性未經正式驗證
  • 需要網路連線以進行文獻搜尋與來源驗證
  • 複雜度可能造成學習門檻

如何安装这个 Skill?

此技能是 monorepo 的一部分,可透過 Claude Code 外掛安裝:在 Claude Code 中執行 /plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills 然後 /plugin install academic-research-skills。或者,將 deep-research 資料夾複製到專案的 .claude/skills/ 目錄。

如何使用这个 Skill?

安裝後,直接以自然語言提出研究請求,例如:「研究 AI 對高等教育的影響」。若要使用蘇格拉底模式,請說「引導我的研究:少子化對私立大學的影響」。技能會根據輸入觸發適當模式。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

此技能是學術研究技能套件的一部分,可與其他技能(如 academic-paper)整合,但本技能僅涵蓋研究階段,不包含論文寫作。

常见问题

我需要安裝 Python 嗎?
核心技能不需要 Python,但某些選用功能(如寫入範圍防護)可能需要真正的 Python 直譯器。
此技能會自動執行研究嗎?
不會,設計為人機協作,需要使用者確認與介入。
它支援哪些語言?
輸出語言遵循使用者語言,但學術術語保留英文。
此技能會產生可發表的論文嗎?
它產生研究報告,但不會直接產出可投稿的論文;需與 `academic-paper` 技能整合才能撰寫論文。

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均来自 Imbad0202/academic-research-skills

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